Chemistry 化学领域MaterialsScience材料科学本文由材料人学术组Allen供稿,南方材料牛整理编辑。
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图4原子电荷、网总振动谱、网总偶极子和四极子的机器学习预测©2022SpringerNature(a)使用测试集(ANI-1x)训练以重现各种电荷分配方案的部分原子电荷时,分层相互作用粒子神经网络(HIP-NN)电荷预测的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。图5自旋极化电荷和总电子密度的机器学习预测©2022SpringerNature(a)一系列取代的硫代醛中硫原子上的原子电荷,研强正如在ANI-1x数据集上训练的分子中原子网络(AIMNet)所预测的那样,研强该网络由氟、硫和氯原子的分子增强。
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